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Prevendo o autismo: estudo relaciona conexões cerebrais infantis com diagnósticos aos dois anos de idade.

Pela primeira vez, os pesquisadores de autismo usaram ressonâncias magnéticas de crianças de seis meses de idade para mostrar como as regiões cerebrais estão conectadas e sincronizadas, e depois prever quais bebês com alto risco de desenvolver autismo seriam diagnosticados com a condição aos dois anos de idade. Um estudo anterior de UNC-lead, publicado na Nature em fevereiro, usou ressonância magnética para determinar as diferenças na anatomia do cérebro que prevê quais bebês desenvolveriam o autismo como crianças pequenas.

Publicado em Science Translational Medicine, este artigo descreve um segundo tipo de biomarcador cerebral que pesquisadores e potencialmente clínicos poderiam usar como parte de um kit de ferramentas de diagnóstico para ajudar a identificar as crianças o mais cedo possível, antes que os sintomas do autismo apareçam mesmo.

"O papel de Nature focou em medir a anatomia em dois pontos de tempo (seis e 12 meses), mas este novo trabalho focou em como as regiões do cérebro estão sincronizadas umas com as outras em um único ponto (seis meses) para prever em uma idade ainda mais jovem que os bebês desenvolveriam o autismo como crianças pequenas ". Disse o autor sênior Joseph Piven, MD, o professor distinto de psiquiatria de Thomas E. Castelloe na UNC School of Medicine e diretor do Instituto Carolina para deficiências de desenvolvimento. "Quanto mais compreendemos sobre o cérebro antes que apareçam os sintomas, mais preparados estaremos para ajudar as crianças e suas famílias".

O autor adjunto John R. Pruett Jr., MD, PhD, professor associado de psiquiatria na Faculdade de Medicina da Universidade de Washington em St. Louis, disse: "Não há características comportamentais para nos ajudar a identificar o autismo antes do desenvolvimento dos sintomas, que emergem durante o segundo ano de vida. Mas a intervenção precoce melhora os resultados, então, se no futuro pudermos usar a ressonância magnética para identificar crianças com risco ultra alto antes de desenvolverem sintomas, poderíamos começar os tratamentos mais cedo ".

Durante o estudo, os bebês que dormiam foram colocados em uma máquina de ressonância magnética e escaneados por cerca de 15 minutos para ver a atividade neural em 230 regiões diferentes do cérebro. Os pesquisadores analisaram a forma como várias regiões do cérebro foram sincronizadas entre si. Essa sincronia reflete a atividade coordenada das regiões do cérebro, que é crucial para a cognição, memória e comportamento, e pode ser observada durante o sono.

Os pesquisadores então se concentraram nas conexões da região do cérebro relacionadas aos principais recursos do autismo: habilidades de linguagem, comportamentos repetitivos e comportamento social. Por exemplo, os pesquisadores determinaram quais regiões do cérebro - sincronizadas aos seis meses - estavam relacionadas a comportamentos aos dois anos de idade. Isso ajudou os co-pesquisadores de Piven a criar um classificador de aprendizado de máquina - um programa de computador - para classificar as diferenças de sincronização entre as principais regiões cerebrais. Uma vez que o computador aprendeu esses diferentes padrões, os pesquisadores aplicaram o classificador de aprendizado de máquina a um conjunto separado de bebês.

Esta parte do estudo incluiu 59 bebês matriculados em quatro locais de pesquisa, incluindo o Instituto Carolina para Deficiências de Desenvolvimento (CIDD) na UNC-Chapel Hill, Universidade de Washington em St. Louis, o Children`s Hospital of Philadelphia e a Universidade de Washington, em Seattle. Cada bebê tinha um irmão mais velho com autismo, o que significa que cada bebê tinha cerca de uma chance de um em cada cinco de desenvolver autismo, em oposição a um em cada 68, que é o risco aproximado entre a população em geral. Onze dos 59 bebês desenvolveram autismo.

O classificador de aprendizado de máquina foi capaz de separar achados em dois grupos principais: dados de ressonância magnética de crianças que desenvolveram autismo e dados de ressonância magnética de pessoas que não o fizeram. Usando apenas esta informação, o programa de computador previu corretamente 81 por cento dos bebês que mais tarde atenderiam os critérios para o autismo aos dois anos de idade.

Robert Emerson, PhD, ex-colega de pós-doutorado da UNC e primeiro autor do estudo, disse: "Quando o classificador determinou que uma criança teve autismo, sempre foi correta. Mas duas crianças passaram despercebidas. Elas desenvolveram autismo, mas o programa de computador não previu corretamente, de acordo com os dados que obtivemos aos seis meses de idade ".

Emerson acrescentou: "Ninguém havia feito este tipo de estudo em crianças de seis meses de idade antes e, portanto, precisa ser replicado. Esperamos realizar um estudo maior em breve com diferentes participantes ".
Isso marca o quarto estudo de imagem de autismo que os pesquisadores do UNC lideraram ou co-lideraram este ano. Juntamente com o documento Nature, pesquisadores e colaboradores da UNC publicaram um estudo em Psiquiatria Biológica em março, ligando o aumento do líquido cefalorraquidiano em torno do diagnóstico de autismo. Em fevereiro, eles publicaram um artigo no Córtex Cerebral sobre as conexões funcionais da rede cerebral envolvidas nos déficits de comportamento social em crianças com autismo.

"Eu acho que o trabalho mais emocionante ainda está por vir, quando em vez de usar uma informação para fazer essas previsões, usamos todas as informações juntas", disse Emerson. "Eu acho que será o futuro do uso de diagnósticos biológicos para o autismo durante a infância".

Fonte do relato:

Materiais fornecidos pelo Sistema de Saúde da Universidade da Carolina do Norte. Nota: O conteúdo pode ser editado para estilo e comprimento.

Referência:
https://www.sciencedaily.com/releases/2017/06/170607152926.htm